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Enregistrement W4402533120 · doi:10.2147/ccid.s465155

Turn Your AART into a HIT Using a Complete Range of Aesthetic Injectables: Methodology for Combining Products to Maximise Patient Outcomes

2024· article· en· W4402533120 sur OpenAlexaff
Andreas Nikolis, Luiz Eduardo Toledo Avelar, Alessandra Haddad, Stephanie Chuk Kwan Lam, Andrei I. Metelitsa, Heidi Prather, Frank Rosengaus, Kaitlyn M. Enright, Dessislava Lazarova, Inna Prygoya, Fabio Iachetti

Notice bibliographique

RevueClinical Cosmetic and Investigational Dermatology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFacial Rejuvenation and Surgery Techniques
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMcGill University
Organismes subventionnairesGalderma
Mots-clésMedicineRange (aeronautics)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Optimizing outcomes of aesthetic treatments with injectable products usually requires a consideration of the entire face to ensure balance, along with combination treatments that align with the patient's goals. To help injectors, a method of assessing the patient and developing an individualized, holistic treatment plan was developed. This methodology is termed Assessment, Anatomy, Range, and Treatment (AART™) and Holistic Individualized Treatments (HITs™). This article aims to describe and evaluate the novel and systematic AART-HIT™ methodology. Methods: The AART-HIT™ methodology, including its associated diagnostic tool the Facial Assessment Scale (FAS™), were developed to aid injectors in completing a patient assessment in which the entire face is evaluated, the relevant anatomy is considered, the science behind the available range of products is understood, and the treatment plan is individualised for the patient. Specifically, the HITs™ are methodologic tools for practitioners to perform a standardized, full facial assessment and to create an individualized treatment approach to holistically address a patient's aesthetic concerns. The use of this methodology in clinical practice was assessed via a survey, deployed to twenty-eight clinicians. Results: Over 85% of participants agreed that the AART-HIT™ methodology was adequate for their needs. Additionally, 100% of participants agreed that the temporal sequencing of HITs™ and the FAS™ diagnostic tool was useful in clinical practice. Furthermore, over 70% of participants agreed that the anatomical locations identified in each HIT™ were sufficient, while over 80% responded that the HITs™ adequately represented the range of products. Finally, over 85% of participants agreed that the HITs™ covered different ethnic skin types and various patient ages and, over 80% of participants responded that they would not add additional elements to any of the 5 HITs™. Conclusion: The AART-HIT™ methodology, including the FAS™ were comprehensive enough for clinical use in providing a personalised treatment plan for individual patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,291
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,157 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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